개인 재식별
Person Re-Identification은 컴퓨터 비전 분야의 과제로, 다른 카메라나 위치에서 비디오 또는 이미지 시퀀스를 통해 개개인의 정체성을 일치시키는 것을 목표로 합니다. 이 과제는 사람을 감지하고 추적하며, 외모, 체형, 의상 등의 특징을 활용하여 여러 비중복 카메라 뷰에서 동일한 사람을 효과적이고 안정적으로 식별합니다. 이 기술의 적용 가치는 감시 시스템, 지능형 보안, 보행자 검색의 정확성과 효율성을 향상시키는 데 있습니다.
Market-1501
LightMBN
DukeMTMC-reID
CTL Model (ResNet50, 256x128)
MSMT17
SOLIDER (with re-ranking)
Market-1501-C
CIL (ResNet-50)
CUHK03 labeled
PLR-OSNet
MARS
B-BOT + OSM + CL Centers* (Re-rank)
CUHK03
AlignedReID (RK)
CUHK03 detected
Top-DB-Net + RK
PRID2011
B-BOT + Attention and CL loss*
LTCC
AD-ViT
Occluded-DukeMTMC
BoT+UFFM+AMC
iLIDS-VID
GAF-Net
PRCC
CAL+GEFF
SYSU-30k
ResNet-50 (generalization)
CUHK03-C
CaceNet
eSports Sensors Dataset
MSMT17-C
SBS (ResNet-50)
Occluded REID
KPR + Pose2ID (no RK)
VC-Clothes
UAV-Human
DG-Net
CCVID
CAL+DLCR
CUHK-SYSU
AlignedReID
AG-ReID
VDT
CUHK03 (detected)
PAN+re-rank
DukeMTMC-VideoReID
PSTA
DukeTracklet
UTAL
IUST_PersonReID
CLIP-ReID
Market-1501->DukeMTMC-reID
OGNet
P-DukeMTMC-reID
BPBreID
Partial-REID
SYSU-MM01-C
AG-ReID.v2
V2E
ClonedPerson
DukeMTMC-reID->Market-1501
OGNet
ENTIRe-ID
TransReID (Strong Baseline)
Market-1501+500k
DLCE
Occluded-PoseTrack-ReID
RegDB
SenseReID
SoccerNet-v2
ViT-B/16
SYSU-MM01